\mysection{Auswahl von Modalität und Geräten}
\label{sota_sec:auswahlModalitaetGeraete}
Es gibt zwar viele Studien, die sich mit der Wahl von Modalitäten für
Benachrichtigungen beschäftigen, jedoch nur sehr wenige, die zusätzlich die
Geräteauswahl betrachten. Im folgenden wollen wir zwei Systeme vorstellen, die
sich mit der Auswahl von beiden Faktoren, Modalität und Geräte,
auseinandersetzen. Diese sind die \notificationPlatform und
\bestcom. Beide Systeme haben ähnliche Ziele, aber in zwei verschiedenen
Anwendungsbereichen.

\mysubsection{NOTIFICATION PLATFORM}
\label{sota_subsec:notificationPlatform}
Die \notificationPlatform \citep{Horvitz:2003} bekommt einen Nachrichtenstrom
aus verschiedenen Quellen, wie E-Mails, Instant Messaging oder Aktienkursen.
Sie entscheidet bei fortlaufenden Analysen, welches Ausgabegerät und
welche Modalität für den Benutzer am besten geeignet ist. Hierbei handelt es
sich jedoch bisher nur um reine Forschungsstudien.
\\
Die Nachrichtenquellen senden die Mitteilungen an den \textsf{Notification
Manager}. Dieser entscheidet nun, mit Hilfe der Informationen des
\textsf{Context Server}s, über Modalität und Gerät und schickt die Nachricht
dann direkt an das ausgewählte Gerät. Dieser Verlauf der Nachrichtenanzeige wird
in Abbildung \ref{fig:Ablauf_Nachrichtenausgabe_Notification_Platform} gezeigt, die aus
\citet{Horvitz:2003} entnommen wurde. \begin{figure}[htb] \centering
\includegraphics[width=\textwidth]{images/NotificationPlatformArchitecture}
\caption{Ablauf der Nachrichtenausgabe in der \notificationPlatform (Quelle:
\citet{Horvitz:2003})}
\label{fig:Ablauf_Nachrichtenausgabe_Notification_Platform}
\end{figure}
Für die Entscheidungsfindung wird ein Bayes'sches Netz, welches hier Bayes'sches
Aufmerksamkeitsmodell genannt wird, benutzt. Die Knoten dieses Netzes
repräsentieren in diesem Fall z.B. Hinweise über Aufmerksamkeit und Position
eines Benutzers. Aus diesen Hinweisen können nun, über die entsprechenden
Wahrscheinlichkeitstabellen der erfassten Knoten, Annahmen über die aktuelle und
zukünftige Unterbrechbarkeit bzw. Aufmerksamkeit des Benutzers gemacht werden.
Dabei wird zudem betrachtet, wie hoch der Nettowert einer Unterbrechung des
Benutzer durch verschiedene Geräte-Modalitäts-Kombinationen ist. Dafür wird
berechnet, wieviel der reine Wert einer sofortigen Benachrichtigung gegenüber
einer verschobenen Benachrichtigung auf den unterschiedlichen Kombinationen
beträgt. Davon werden die Unterbrechungskosten abgezogen, um den Nettowert zu
erhalten, wodurch entschieden werden kann, welches Gerät und welche Modalität
die momentan beste Wahl ist.
\\
Der \textsf{Context Server} seinerseits sammelt die Daten der verschiedenen
Sensoren und weiterer Kontextquellen. Sensoren können z.B. Kameras,
Beschleunigungsmesser oder Mikrofone sein, die Informationen über die aktuell
ausgeführten Tätigkeiten erfassen. Als weitere Kontextquellen zählen
beispielsweise Kalenderprogramme. Dort eingetragene Termine kann der
\textsf{Context Server} ebenfalls für die Kontexterkennung heranziehen. Die
Kontextindizien, die aus den verschiedenen Informationen ermittelt werden,
werden im \textsf{Context Whiteboard} gespeichert. Das Bayes'sche
Aufmerksamkeitsmodell wird in regelmäßigen Abständen mit den
Kontextinformationen des \textsf{Context Whiteboard}s aktualisiert.
% \mysubsection{Erläuterung Bayes'sche Netze}
% \label{sota_subsec:erlaeuterungBayesNetze} Bayes'sche Netze sind gerichtete
% azyklische Graphen. Ihr Haupteinsatzgebiet ist die Vorhersage von eintretenden
% Zuständen in Situationen, über die nur unsichere Aussagen getroffen werden
% können. Die Knoten repräsentieren Variablen, deren mögliche Zustände eine
% Eintrittswahrscheinlichkeit besitzen. Eine Kante zwischen solchen Knoten
% bildet eine Abhängigkeit zwischen zwei Variablen ab. Knoten ohne Elternknoten
% werden nur Wahrscheinlichkeiten zum Eintreten der unterschiedlichen Zustände
% zugeordnet, was also eine einspaltige Wahrscheinlichkeitstabelle ergibt. Bei
% allen weiteren Knoten ergibt sich eine mehrspaltige Tabelle, da hier die
% Wahrscheinlichkeiten auch vom Zustand der Elternknoten abhängen.

% \mysubsection{COORDINATE} \label{sota_subsec:coordinate} \coordinate ist ein
% prototypischer Dienst, der anhand von Bayes'schen Netzen die zukünftige
% Benutzersituation in Bezug auf Erreichbarkeit voraussagt\citep{Horvitz:2002}.
% Dies soll vor allem dafür dienen, Nachrichten an einen Benutzer bei Bedarf auf
% alternativen Wegen an diesen zu senden. Dabei werden Informationen über die
% momentane Benutzersituation von verschiedenen Quellen akquiriert. Eine
% wichtige Quelle ist hierbei der persönliche Kalender des Benutzers. Als
% Einsatzszenario für diesen Dienst wird eine Büro-Desktop-Umgebung benutzt. So
% sind Nachrichten hauptsächlich E-Mails, die ein Benutzer an seinem
% Arbeitsplatz erhält.
% \\\\ 
% Die grundsätzliche Idee ist, dass dem Benutzer Nachrichten auf ein Gerät in
% seiner unmittelbaren Nähe, z.B. ein Mobiltelefon, geschickt werden, wenn
% dieser eine vordefinierte Zeit lang nicht an seinem Arbeitsplatz war. Man
% wollte hierbei jedoch einen Schritt weiter gehen. Statt lediglich den
% momentanen Abwesenheitsstatus des Benutzers zu ermitteln, soll auch der
% zukünftige Status vorhergesagt werden. Dies bringt den Vorteil, dass eine
% Nachricht bereits vor Ablauf der benötigten Abwesenheitsdauer an das
% Mobiltelefon weitergeschickt werden kann. Dies wäre der Fall, wenn
% vorhergesagt wird, dass der Benutzer nicht innerhalb des erlaubten
% Zeitintervalls an seinen Arbeitsplatz zurückkehrt.
% \\\\ 
% Als technische Basis für diese Voraussageberechnungen wurden auch hier
% bayes'sche Netze gewählt. Die Umsetzung wurde hierbei anhand von Terminen im
% Kalender demonstriert. Die Termine waren hauptsächlich Konferenzgespräche. Die
% Termineintragungen im Kalender haben verschiedene Parameter wie Ort, Zeit,
% Dauer oder Status der Teilnahmebestätigung. Um das bayes'sche Netz zu
% trainieren, hat \coordinate anhand von Desktopaktivitäten während einer
% eingetragenen Konferenz darauf geschlossen, dass an dieser nicht teilgenommen
% wurde. Im Umkehrschluss wurde eine Teilnahme angenommen, wenn während der
% entsprechenden Zeit keinerlei Aktivitäten am Rechner identifiziert wurden.
% Diese Annahmen des Systems wurden jedoch als sehr vage betrachtet, da es keine
% sicheren Erkenntnisse darüber gab, ob der Benutzer nicht trotzdem der
% Konferenz fern geblieben ist, selbst wenn er nicht an seinem Arbeitsplatz war.
% Deshalb konnte man zusätzlich im Nachhinein selbst angeben, ob man an einer
% Konferenz teilgenommen hat. Aus diesen Daten hat das bayes'sche Netz dann
% gelernt, welche Parameter zueinander in Beziehung stehen, wenn es um die
% tatsächliche Teilnahme geht. Anhand dieses Netzes konnte dann für noch
% ausstehende Termine, mit Hilfe deren zusätzlicher Parameter, entschieden
% werden, ob der Benutzer diese wahrnehmen wird. \begin{figure}[htb] \centering
% \includegraphics[width=0.65\textwidth]{coordinateAttendanceDecisionTree}
% \caption{Entscheidungsbaum für die Wahrscheinlichkeit der Teilnahme an einem
% Termin, basierend auf zusätzl. Parametern des Kalendereintrages (Quelle:
% \citet{Horvitz:2002})} \label{fig:coordinateAttendanceDecisionTree}
% \end{figure} In Abbildung \ref{fig:coordinateAttendanceDecisionTree} ist ein
% Entscheidungsbaum für die oben beschriebene Ermittlung der
% Teilnahmewahrscheinlichkeit dargestellt. Die Knoten sind die Zusatzparameter
% der Termine. Der Wurzelknoten bedeutet zum Beispiel, ob der Benutzer über eine
% Mailingliste (Gruppe \texttt{alias}) eingeladen wurde. Die Blätter des Baumens
% zeigen dann die Wahrscheinlichkeit für die Teilnahme (oberer Balken) bzw.
% Nicht-Teilnahme (unterer Balken) an.
% \\\\
% Abgesehen davon wird auch ein bayes'sches Netz für die Vorhersage eingesetzt,
% wie hoch die Unterbrechbarkeit des Benutzers bei einem Termin ist. Hierfür
% kann der Benutzer, analog zu seiner Angabe über die Teilnahme an einem Termin,
% auch bestimmen, wie hoch seine Unterbrechbarkeit bei einem Termin ist, um das
% System zu trainieren. Die Unterbrechbarkeit wird dann ebenfalls mit den
% Parametern eines Termins berechnet. Die Unterbrechbarkeit wurde hierbei in
% drei Stufen gering, mittel und hoch eingeteilt. Als Ergänzung konnte der
% Benutzer diesen Stufen einen Dollar-Wert als Kosten für eine Unterbrechung
% zuordnen sowie Kosten für bestimmte Zeiten des Tages und Tage der Woche. Mit
% diesen Werten und wiederum den Terminparametern berechnet \coordinate dann die
% erwarteten Unterbrechungskosten. So können Kollegen bei \coordinate
% nachfragen, wann die beste Zeit für eine Kommunikation mit dem Benutzer ist.
% Als Zusatznutzen aus dieser Kostenberechnung ergibt sich die Möglichkeit für
% andere Systeme, die \coordinate benutzen, eine Kosten-Nutzen-Rechnung für eine
% Benachrichtigung aufzustellen.

\mysubsection{BESTCOM}
\label{sota_subsec:bestcom}
\bestcom ist ein ideeller Nachfolger der
\notificationPlatform\citep{Horvitz:2003}, hat im Gegensatz dazu jedoch das Ziel, die zwischenmenschliche Kommunikation zu verbessern.
Hierbei werden u.a. der Kontext der gewünschten Kommunikation sowie die
verfügbaren Kanäle(z.B. E-Mail, Telefon) betrachtet. Die persönlichen Vorlieben
der beteiligten Personen werden bei \bestcom mit in die Entscheidungen
einbezogen. Diese Vorlieben beziehen sich hierbei auf die Art, wie eine
Kommunikation gehandhabt wird, basierend auf dem Kommunikationskanal, -partner
und -ziel. Da man jedoch davon ausgeht, dass die kontaktinitiierende Person
typischerweise die Aufmerksamkeit des Kommunikationspartners für sich gewinnen
möchte, haben die Präferenzen von letzterem ein viel höheres Gewicht in der
Entscheidungsfindung. Anhand dieser Entscheidung kann \bestcom schließlich den
Kommunikationskanal wechseln, die Verbindung auf dem aktuellen Kanal annehmen
oder der kontaktinitiierenden Person einen besseren, späteren Zeitpunkt für die
Kontaktaufnahme mitteilen.

% \mysubsection{Vor- und Nachteile} \label{sota_subsec:bayesNetzeVorNachteile}
% Vorteile: \begin{itemize} \item Anwendbarkeit für Situationsvorhersage
% vielfach erforscht \item komplexe Entscheidungsfindungen möglich, die trotzdem
% leicht nachzuvollziehen sind \item kein großer Aufwand für die Entwicklung und
% Implementierung der technischen Grundlage, da bereits viele Frameworks
% bestehen (z.B. SMILE\footnote{http://genie.sis.pitt.edu/},
% JavaBayes\footnote{http://www.pmr.poli.usp.br/ltd/Software/javabayes/},
% UnBBayes\footnote{http://unbbayes.sourceforge.net/}) \end{itemize} Nachteile:
% \begin{itemize} \item im Rahmen dieser Diplom-Arbeit könnte aufgrund seiner
% Komplexität nur ein vergleichsweise kleines Testnetz erstellt werden, da z.B.
% die Wahrscheinlichkeiten erst zeitintensiv ermittelt werden müssten
% \end{itemize}

\mysubsection{Anwendbarkeit}
\label{sota_subsec:bayesNetzeAnwendbarkeit}
% Durch viele bestehende Frameworks ließen sich Bayes'sche Netze vom technischen
% Aspekt leicht in unser System integrieren. Die Fähigkeit solcher Netze,
% komplexe Zusammenhänge abzubilden, wäre für unsere Problematik zudem sehr
% hilfreich, um die automatisierte Entscheidungsfindung zu unterstützen. Auf der
% anderen Seite benötigt es jedoch eine intensive Vorarbeit, z.B. durch
% Fragebögen, um die Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Zustände zu
% ermitteln, wenn es um die Entwicklung eines Prototypen geht. Hier müsste man
% sich möglicherweise auf eine Untermenge von möglichen Knoten und Zuständen
% einigen, um diese Fragebögen auch in schnellstmöglicher Zeit ausfüllen zu
% lassen und diese evaluieren zu können. Eine zweite Variante wäre die relativ
% willkürliche, intuitive Bestimmung dieser Wahrscheinlichkeiten durch uns
% selbst. Damit könnte man schnell einen Prototypen bauen, dessen Aussagekraft
% über die Anwendbarkeit unseres Konzepts jedoch nur begrenzt ist. Eine
% Überprüfung der Funktionalität unseres Systems wäre dann nämlich nur gegen die
% von uns alleine festgelegten Werte möglich. Eine allgemeine Einsatzfähigkeit
% wäre damit nicht belegt und müsste erst in weiterführenden Studien erforscht
% werden.
% \\\\ 
% Die \notificationPlatform kann eine gute Inspiration hinsichtlich der
% Systemarchitektur sein. Neben der zentralen Komponente, dem
% \textsf{Notification Manager}, gibt es noch den \textsf{Context Server}.
% Letzterer bündelt und verarbeitet die Kontextinformationen und der
% \textsf{Notification Manager} hat somit eine einzige Quelle für diese Daten.
% So ist es einfach möglich, diese Komponenten testweise mit verbesserten und
% erweiterten auszutauschen. Andere Systembestandteile, die die Funktionen der
% veränderten Komponente nicht betreffen, können so unverändert bleiben.
Die \notificationPlatform und \bestcom beschäftigen sich zwar mit der Auswahl
von Geräten für eine Benachrichtigung, benutzen dabei aber die sehr komplexe
Technologie der Bayes'schen Netze. Dabei werden auch viele verschiedene Faktoren
für die Entscheidung herangezogen, wobei es keine vollständige Dokumentation
darüber gibt. Es werden lediglich wenige Beispiele genannt. So ist nicht
ersichtlich, in welchem Umfang die \notificationPlatform und \bestcom z.B.
die Nicht-Sichtbarkeit von Bildschirmen betrachten. Da dies aber ein Kern
unserer betrachteten Problematiken ist, schließt sich eine Forschung in diesem Bereich
durch das Vorhandensein der betrachteten Forschungen nicht aus. Zudem können wir
einen anderen Ansatz als Bayes'sche Netze wählen und so erforschen, ob es
weitere nützliche Techniken gibt.